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一口气发4款新品,谷歌发布会被所有人低估了:AI野心显露
36氪· 2025-12-11 09:13
公司战略与平台定位 - 公司首次明确Android XR是一个以Gemini为核心的全新计算平台,而不仅仅是支持头显的Android版本[1] - 公司采取“老派克制”的合作策略,由公司定义系统,硬件交给不同厂商并行探索,延续了类似Nexus时代的模式[4] - 该策略旨在稳住系统,避免因某一种失败的硬件选择而被提前否定,在一个交互未定型、AI重塑入口的阶段显得足够有耐心[20] 产品路线与硬件形态 - 公司一次性铺开四条产品路线:XR头显、AI眼镜、有线XR眼镜以及未来的真无线XR眼镜[4] - XR头显(如与三星合作的Galaxy XR/Project Moohan)作为“平台锚点”,承担确保Android XR在XR领域站稳基本盘的角色[6] - AI眼镜(与三星、Gentle Monster、Warby Parker合作开发)强调压低系统存在感,注重随身佩戴、低干扰和即时理解,是公司另眼相看的路线[8] - 有线XR眼镜(与XREAL合作的Project Aura)预计明年发布,证明了系统可在非头显形态下成立[10] - 无线XR眼镜路线被明确放在未来,在散热、功耗、重量和成本条件满足前,公司不急于将其与特定硬件绑定[12] 技术核心:AI与系统整合 - Gemini将作为默认的智能层存在于Android XR中,贯穿视觉、语音、环境感知与交互理解[3] - Gemini在系统中的位置发生变化,退到更低的系统层级,承担理解上下文、空间和任务状态的角色,而不再只是以“应用”或“助手入口”形式存在[14] - 在Galaxy XR上,用户通过指向、注视配合意图描述,系统就能完成窗口管理等操作,体现了AI在工作流中的实际意义[14] - 在AI眼镜上,Gemini是交互核心,体验改变主要来自AI被放置在自然且克制的位置[15] 开发者生态与开发范式 - Android XR的SDK持续更新,Jetpack、Compose、ARCore、Play Services等成熟工具被明确纳入XR体系[21] - 开发工具链(如Glimmer、Projected)并非为单一硬件定制,可运行在不同眼镜与头显上[21] - 公司不要求开发者在“原生眼镜应用”与“手机扩展能力”之间二选一,而是通过操作系统层的抽象将两条路径统一[26] - 对开发者而言,AI成为一个始终在场、可被调用的系统级智能层,开发不必以“做一个XR应用”为起点[27] - 公司希望XR成为Android体系的一种新运行环境,在XR未形成统一范式前,先把开发者的心智和工具链锁定在Android体系内[27] 行业竞争背景 - AI大模型的核心竞争正快速扩大到设备与操作系统领域,OpenAI CEO也指出苹果是其竞争对手[17] - 字节跳动通过“豆包手机助手”和“豆包手机”的举措,显示出在设备与OS层面类似的战略眼光[17] - Meta面向开发者推出可穿戴设备接入工具包,强调把眼镜能力接入既有手机应用,让眼镜成为手机应用的感知与交互延伸[23] - 国内厂商Rokid从眼镜端和手机端双向推进,把眼镜当作独立计算终端经营,生态更“厚”[24] - Android XR的定位卡在Meta(手机扩展)和Rokid(独立终端)之间,并试图高于两者之上[26]
谷歌收拾XR旧河山:AI重新定义的XR,将「吞噬」设备与OS
36氪· 2025-12-10 12:37
公司战略与平台定位 - Google在Android Show: XR活动中首次明确了Android XR的设备路线,并正式展示了与三星合作的AI眼镜原型机[1] - 公司强调Android XR不再只是“支持头显的Android版本”,而是一个以Gemini为核心的全新计算平台[1] - 公司策略延续了Nexus时代的合作模式:系统由Google定义,硬件交给不同厂商探索,产品形态可以并行演进,而非复制Apple自上而下的硬件收敛路线[3] - 该策略被认为虽然“保守”,但好处是Android XR不会因为某一种失败的硬件选择而被提前否定,公司选择先稳住系统再推进硬件[22] 产品路线与硬件形态 - Google一次性铺开了四条产品路线:XR头显、AI眼镜、有线XR眼镜以及未来的真无线XR眼镜[3] - XR头显以三星Galaxy XR(Project Moohan)为代表,承担“平台锚点”角色,确保Android XR在XR领域有基本盘[8] - AI眼镜是公司重点,正与三星、Gentle Monster、Warby Parker共同开发两款,一款带显示一款不带,特征为压低“系统存在感”,强调随身佩戴、低干扰、即时理解[10] - 有线XR眼镜是与XREAL合作的Project Aura,预计明年正式发布,证明了系统可在非头显形态下成立[12] - 无线XR眼镜路线被明确放在未来,在散热、功耗、重量和成本未同时满足前,公司不急于让Android XR被某一代硬件绑定[14] 技术核心:AI与系统整合 - Gemini将作为默认的智能层存在于Android XR中,贯穿视觉、语音、环境感知与交互理解[2] - Android XR的角色是为多模态AI提供稳定、可扩展、跨设备体验的系统载体[2] - 在实际体验中,Gemini退到更低的系统层级,承担理解上下文、空间和任务状态的角色,而不再只是以“应用”或“助手入口”形式存在[15] - 在Galaxy XR上,用户通过指向、注视配合意图描述,系统就能完成窗口管理等操作,体现了AI在工作流中的实际意义[15] - 在AI眼镜上,Gemini是交互核心,交互只围绕用户“看到了什么”“想知道什么”,体验改变来自AI被放置在自然且克制的位置[16] 开发者生态与开发策略 - Android XR不要求开发者“转型做XR”,而是希望XR能自然地成为Android生态的一种新形态延伸[3] - 不同设备形态共享同一套开发栈,Jetpack、Compose、ARCore、Play Services等成熟工具被重新投射到空间计算与可穿戴设备上[3] - 公司几乎把所有关键信号都压在了“开发侧”,Android XR的SDK持续更新,工具链并非为某一款硬件定制,而是跑在不同眼镜与头显上[23] - Android XR试图用操作系统层的抽象,统一“原生眼镜应用”与“手机扩展能力”两条开发路径[28] - 对开发者而言,AI不再只是可选能力,而是一个始终在场、可被调用的系统级智能层,开发不必以“做一个XR应用”为起点[28] - 公司希望XR成为Android体系里的一种新运行环境,在XR尚未形成统一范式前,先把开发者的心智和工具链锁进Android体系[29] 行业竞争与市场格局 - AI大模型的核心战场正在快速扩大至设备与OS操作系统,OpenAI CEO山姆·奥特曼认为苹果也是其竞争对手[20] - 字节跳动通过“豆包手机助手”和“豆包手机”的出现,也表明了类似的战略方向[20] - Meta面向开发者推出可穿戴设备接入工具包,强调把眼镜能力接入既有的手机应用,让眼镜成为手机应用的感知与交互延伸[25] - 国内厂商Rokid围绕AR眼镜建立应用生态,其SDK允许开发者直接为眼镜本体开发原生独立应用,或面向手机构建控制和协同应用[25] - Rokid的模式是从眼镜端和手机端双向推进,把眼镜当作独立计算终端经营[28] - Android XR的定位卡在Meta与Rokid的策略之间,也高于两者之上[28] 长期愿景与影响 - Android XR是一次以Gemini为轴心,对Android本身的重新定义,这种定义很可能不会局限于XR和眼镜设备[30] - 如同Meta和OpenAI的愿景,目标是让AI主导的“环境计算”(Ambient Computing)在所有可能存在“计算与理解”的设备上成为现实[30]
Sam Altman的乔布斯式难题:为ChatGPT打造一款新硬件
36氪· 2025-06-03 08:02
产品定位与战略方向 - OpenAI与Jony Ive合作开发全新AI设备 非手机或现有硬件形态 而是以ChatGPT为核心的用户与AI链接新形式 [1][2] - 目标构建环境化、个性化计算设备 减少屏幕依赖 实现社交推理和情境感知交互 [11] - 交易估值达65亿美元 占OpenAI上一轮估值2.17% 体现对颠覆性硬件潜力的战略押注 [2][6] 技术演进与行业变革 - AI被视为全新计算基底 需配套新型硬件设备 类似大型机到PC、手机的平台迁移历程 [1] - 当前移动互联网尚未被AI充分改造 需等待软件生态AI化后才可能诞生真正"iPhone杀手"级产品 [10] - 苹果在AI硬件领域进展滞后 Siri的AI化功能推迟至明年 尚未明确iPhone与AI的结合路径 [4][5] 设计哲学与历史参照 - Jony Ive过去30年专长为软件打造优雅硬件外壳 如Mac、iPod、iPhone 此能力正适配ChatGPT的硬件化需求 [6] - 借鉴乔布斯"认真对待软件者需自研硬件"理念 类似iTunes推动iPhone诞生的历史路径 [3] - 设计倾向无屏幕交互 反思现有设备对屏幕的过度依赖 呼应"环境计算"趋势 [9][11] 竞争格局与商业逻辑 - OpenAI曾投资Humane等AI硬件公司 但Humane已失败出售给惠普 现集中资源于Jony Ive团队 [5][6] - 谷歌Gemini成为安卓生态潜在竞争壁垒 促使OpenAI寻求独立硬件路径 [4] - ChatGPT已颠覆搜索广告商业模式 但需硬件载体实现更大商业价值 目标超越iPhone的10万亿美元级市场 [3][6]
还记得13年前的谷歌眼镜吗?谷歌决定重启
36氪· 2025-05-22 20:33
Google I/O 2025大会核心内容 - Google I/O 2025大会发布Gemini 2 5 Pro AI模型和AI搜索功能 被视为对OpenAI的防守性举措 [1] - 大会压轴发布AI眼镜产品 显示公司在新时代追求"伟大"的野心 [1] - 新一代AI眼镜命名为"Aura" 相比前代"Glass"更具抽象性和诗意 暗示向生态系统转型 [4][6] AR/AI眼镜行业发展现状 - 当前AR/AI眼镜市场领导者为Ray-Ban Meta Smart Glasses 销量近200万 [4] - 中国市场呈现"百镜大战"格局 参与者包括雷鸟 闪极等中小品牌和华为 Rokid 联想 百度 小米等大厂 [4] - 苹果在Vision Pro之后可能还有重要产品布局 [4] 谷歌AR/AI眼镜战略 - 公司采取平台先行策略 先发布Android XR平台 再推出第三方设备 [4] - 合作产品包括三星Project Moohan和Xreal Project Aura 前者对标Apple Vision Pro [4] - 战略目标是复制Android在智能手机领域的成功 布局环境计算和空间计算平台 [6] 技术进展 - 微型LED和光波导技术使AR眼镜实现更高亮度 分辨率 视场角和节能效果 [6] - 高通骁龙XR等专用芯片能处理复杂AR渲染和AI计算 同时降低功耗 [6] - 摄像头 深度传感器 眼球追踪等技术进步提升环境感知和交互能力 [6] - 电池技术改进延长续航 快充和便携充电盒缓解续航焦虑 [6] AI能力突破 - Gemini 2 5 Pro多模态大模型和Project Astra智能体助理技术实现语音理解 实时翻译 情境感知 [7] - 新AI能力支持完成多步骤复杂任务 大幅提升互动体验 [7] - 这些突破使AR/AI眼镜"杀手级"应用出现时间线提前 [7] 产品优势 - 解放双手 在需要操作同时获取信息的场景具有优势 [7] - 能准确理解物理环境和规律 [7] - 实现数字信息与现实视野的无缝融合 [7] - 支持三维空间自然交互 [7] - 追求佩戴无感化 让用户忘记设备存在 [7] 行业挑战 - 需要解决非眼镜佩戴者的接受度问题 [9] - 社会对实时分析他人功能的接受度存疑 [9] - 产品重量对鼻梁负担问题 即使低于50克仍有不适 [9] - 挑战现有社会规范 可能影响人际关系基础 [10] 产品定位展望 - AR/AI眼镜可能不会完全取代手机 而是作为配件存在 [11] - 与手机形成互补关系 分别延伸不同感官功能 [9] - 手机解决私密交流问题 眼镜作为现实世界连接桥梁 [9]
深度复盘AI Pin:爆款AI硬件的崛起与陨落
虎嗅· 2025-04-24 18:23
公司背景与产品定位 - 公司由前苹果资深员工Imran Chaudhri和Bethany Bongiorno创立,曾参与iPhone、iPad等产品开发,自带“精英”和“颠覆者”光环 [5] - 产品定位为“下一代计算平台”和“iPhone杀手”,核心理念是“环境计算”,旨在通过语音、手势和激光投影摆脱屏幕依赖 [2][8][10] - 产品被设计成别在衣服上的小方块,试图彻底颠覆现有交互模式,将用户从手机屏幕中解放出来 [10] 产品失败原因:市场定位与竞争生态 - 产品试图直接取代智能手机,但忽视了手机作为通讯、社交、支付、娱乐、身份验证生态中心的深度整合地位,未能提供不可替代的核心价值 [14] - 与成功者如Apple Watch或Meta Ray-Ban智能眼镜作为手机补充的定位不同,该产品选择了一条最艰难的颠覆之路 [18] - 历史上类似定位的挑战者,如微软Zune对抗iPod、Google Glass等,大多因无法突破成熟生态壁垒而失败 [15][17] 产品失败原因:用户体验与功能缺陷 - AI能力不足,表现为语音识别不准确、响应迟钝、AI模型表现平平,远未达到“智能”助理水平 [19] - 软件不稳定,功能缺失,并出现硬件过热等问题,基础体验不佳 [20] - 交互方式笨拙,激光投影在白天几乎不可见,手势操作学习成本高且不可靠,牺牲了实用性 [22] - 所有处理重度依赖云端,对网络连接要求高,导致响应延迟明显 [21] 产品失败原因:定价策略与商业模式 - 产品售价高达699美元,同时用户需每月支付24美元订阅费才能使用蜂窝网络和AI功能 [24] - 在产品功能远不如智能手机且体验不完善的情况下,高昂的总拥有成本严重超出了大多数消费者的心理预期 [25] - 定价策略反映了公司对产品价值和市场接受度的严重误判,类比于过度设计且价格虚高的Juicero榨汁机的失败案例 [26] 行业教训与未来展望 - 颠覆式创新需尊重用户习惯和技术发展规律,渐进式创新或作为现有生态补充是更务实的选择 [32] - 硬件创业具有研发周期长、投入成本高、供应链复杂、试错成本高昂的特点,任何环节疏漏都可能导致失败 [35] - 成功的AI硬件应具备明确的价值主张、可靠直观的交互、强大的端侧智能以及对用户隐私的尊重 [37][38][39][40] - 未来AI硬件更可行的路径是定位为智能手机的延伸和补充,聚焦核心场景打造“杀手级”应用,并采用更灵活的定价与开放生态合作 [42][43][47][45]